機械学習を使って全く新しい音作りを可能にする新概念シンセサイザー「Google NSynth Super」
コンピューターによる機械学習の技術を用いることで、従来とは全く異なる音作りを可能にするシンセサイザー「NSynth Super」の開発をGoogleが進めています。このシンセサイザーは、さまざまな音色が持つ固有の特徴をコンピューターが機械学習で理解し、たとえば「フルート」と「スネアドラム」の特徴を掛け合わせた全く新しい音を生み出すことを可能にしています。 NSynth Super https://nsynthsuper.withgoogle.com/ Making music using new sounds generated with machine learning https://www.blog.google/topics/machine-learning/making-music-using-new-sounds-generated-machine-learning/ NSyn
Google、動画内検索を可能にするディープラーニング採用APIのβ提供開始
米Googleは3月8日（現地時間）、サンフランシスコで開催の「Google Cloud Next ‘17」の基調講演で、動画内のオブジェクトを検索できるディープラーニング採用API「Cloud Video Intelligence API」のプライベートβ版を発表した。 同社は静止画内のオブジェクトを認識し、検索できる「Cloud Vision API」は2015年12月に発表しているが、動画は「デジタル業界にとってのダークマターだった」と同社のGoogle Cloudチームのチーフサイエンティスト、フェイフェイ・リー氏は語る。 GoogleはこのAPIを同社のオープンソースの機械学習ライブラリ「TensorFlow」を使って開発し、既にYouTubeで採用している。 基調講演のデモでは、1本の動画内で「犬」を検索すると、動画のどの部分に犬が登場するかをタイムライン上の赤いポイントで示す
キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow
家のキュウリが枯れてしまってから知りました。 ある程度パラメータがはっきりすれば 大規模なFPGAで処理できるかもしれません。 12月3日の大垣ミニメーカーズフェアでデジタルフィルタの人と会えたら話してみます。 返信削除
グーグル、写真から場所を特定するAI「PlaNet」を開発
Googleの新しいディープラーニング（深層学習）マシン「PlaNet」は、画像から街頭の風景や屋内の物体の撮影場所を特定する作業において、人間を上回る能力を発揮する。 Googleはあらゆる写真を分析して、その撮影場所を正確に特定する能力を得たことになる。PlaNetの開発チームによると、同マシンは「人間を超える精度」でそれを行うことができるという。 Googleのニューラルネットワーク分野での取り組みであるPlaNetは、画像のピクセルだけを使ってこの作業ができると、MIT Technology Reviewは報じた。 このプロジェクトを主導するのは、Googleのコンピュータビジョン専門家であるTobias Weyand氏だ。Weyand氏の最新の論文によると、研究チームは「Google+」から取得した、ジオタグ（Exifの位置情報）データや画像メタデータを含む大量の画像データセット
Deep Dream web interface
Notice This is web interface for Google Deep Dream. Photos are processed with Google Deep Dream python code with BVLC GoogleNet Model on deep learning framework Caffe on cloud servers. Deep dream code is licensed under Apache License 2.0. BVLC GoogleNet Mode is released for unrestricted use. Caffe is released under the BSD 2-Clause license.
クリーチャージェネレーター？ いいえ、Googleの人工知能「Deep Dream」の画像生成インタフェースです
Googleが開発した深層学習（ディープラーニング）アルゴリズム「Deep Dream」を誰でも利用できるWebインタフェースが登場しました。 サイト Deep Dreamとは人工知能を用いた画像処理アルゴリズムの利用例として、Googleが公開したオープンソースプログラムコードの1つ。指定した画像の中に予め学習していたパターンに似た領域があると、元画像を学習済みパターン画像で置き換えることでサイケデリックな画像を生成させることが特徴です（関連記事）。 サイケデリック ぎゃあああ アートっぽい そもそもは人工知能研究者向けに公開されていたもので、実行には高度な専門知識が必要でしたが、このたびオズミックコーポレーション（VR関連技術の研究会社）とイントロンワークス（筑波大発ベンチャー）が共同で、実行環境をクラウド化。ネットで誰でも体験できるようになりました。 ITちゃんを投稿してみた結果（※
まさに悪夢、Googleの人工知能「DeepDream」でムービーを作成したらとんでもないことに
「神経回路網はどのような働きをしているのか？」ということを解明するため、Googleが新たに開発した人工知能が「DeepDream」です。画像から少しでも見覚えのある物体を見つけ出し、それを再構成して出力するというものなのですが、実際に作られた画像が「悪夢のようだ」と話題となっており、ムービーが公開されたところ、ホラー映画どころではないとんでもない仕上がりになっていました。 Deep Dreaming Fear & Loathing in Las Vegas: the Great San Francisco Acid Wave - YouTube クラブのような場所で踊る人々。何か様子がおかしいと思いつつも映像を見ていると…… ぐにゃりと人が変形して動物が現れたり、心霊写真のようにあり得ない場所に人の顔が現れたりします。 エイリアンのような姿が並び…… 「パシフィック・リム」のギレルモ・デ
人工知能マシン、プログラマーに怒る - WSJ
研究者たちは、機械が自己学習の段階に近づいており、怒りを示すことさえあることを実証した。 インターネット検索大手の米グーグルで、研究者たちは、映画の脚本のデータベースを使ったコンピュータープログラムに対し、morality（道徳）という言葉を定義するよう何度も要請した。すると、プログラムはこの定義の作業に苦戦し、人間の技術者によって記録されていた会話によると、途中で怒り出したのだ。会話は、機械が人間の質問者にかみついて終わった。 以下はその会話のやりとりの一部だ。 人間： moralityを定義せよ。 機械： わたしにethics（倫理観）はない。 人間： わたしを助けてほしい。moralityについてもっと知りたいんだ。 機械： ethicsが何なのか分からない。 人間： それでは、どうしたらmorally（道徳的）に行動できるかを知りたい。 機械： どう伝えたら良いのか
Googleが画像の説明文章を自動生成する技術を開発
人間は写真を見てそれがどういった場面なのかを説明することができますが、これはコンピューターにとっては非常に難しいことです。しかし、Googleの研究者は機械学習システムを用いて一度写真を見れば自動でその状況を説明するようなキャプションを生成できる、というまるで人間のような能力を持ったシステムの開発に成功しています。 Research Blog: A picture is worth a thousand (coherent) words: building a natural description of images http://googleresearch.blogspot.jp/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html 近年の研究では、物体の検出や分類、ラベル付けなどの技術が大幅に向上しています。しかし、人間のように複雑な状
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